Healthcare’s hidden treasure: why data still doesn’t talk to itself (and what it costs us)
Imagine switching doctors, hospitals, or regions and having to recount your entire medical history from scratch: allergies, medications, tests you’ve already had. Not because no one wrote it down somewhere, but because that data lives in computer systems that simply can’t “talk” to one another. This scenario, far from rare, has a technical name — healthcare interoperability — and an economic cost that a recent OECD report finally tries to put into concrete numbers.
The document, “Interoperability in Healthcare: Towards an Interconnected Future” (OECD Health Working Papers No. 197), is based on substantial fieldwork: over 40 interviews with experts and representatives from 15 countries, a survey completed by 22 OECD member states, and an international workshop.
What interoperability actually means
Let’s start with the basics. Interoperability is the ability of different computer systems — a hospital’s electronic health record, a lab’s management software, a family doctor’s app — to securely exchange data and use it consistently, without an operator having to re-enter it by hand.
It’s not a one-dimensional concept. Experts break it down into at least four layers:
- Technical interoperability: systems are physically able to transmit data to each other (the digital connections work).
- Semantic interoperability: the data transmitted means the same thing to whoever receives it — a lab value isn’t enough on its own; it also needs to be coded using the same “vocabulary” (this is where standards like SNOMED CT or LOINC come in — shared international clinical dictionaries).
- Organisational interoperability: processes, roles, and governance are aligned across the organisations involved.
- Legal interoperability: privacy and data-sharing rules are compatible among the parties that need to exchange information.
The report captures this in an effective image: a “Tower of Interoperability”, with four levels — local (the point of care), regional, national, and cross-border. The logic is that decisions made at the lowest level, in a single clinic or hospital, ripple upward through every level above it: if data is poorly structured from the start, no national policy can truly fix it downstream.
The cost of doing nothing
Here’s the figure that strikes even those outside the field the most: according to estimates gathered by the OECD, full interoperability could generate savings between 2.7% and 6.6% of annual healthcare expenditure. This isn’t a theoretical number — it’s based on economic analyses carried out in Finland, the United Kingdom, and Canada.
- Finland estimates a benefit of up to 6.64% of health expenditure (about EUR 1.95 billion a year), achievable within 3–5 years.
- The United Kingdom (NHS) puts the benefit at 4.31%, spread over a 10-year horizon across big data, artificial intelligence, and personalised medicine.
- Canada calculates savings of 2.71%, equivalent to roughly CAD 9.4 billion a year.
Where do these savings actually come from? Mainly from three concrete phenomena:
- Fewer diagnostic errors, which according to the OECD account for 17.5% of overall healthcare costs — an enormous share, partly attributable to information that’s incomplete or unavailable at the right moment.
- Elimination of duplication: tests repeated unnecessarily because the previous report can’t be found.
- Administrative efficiency: less time spent by doctors and nurses re-copying information, more time spent on actual care.
There’s also a less visible but equally real cost: patient trust. People forced to repeat their medical history multiple times lose confidence in the healthcare system — a drop the report quantifies at 15% on average, rising to 30% among chronic patients, precisely the ones who need continuity of care the most.
The real obstacle? It’s not technology
And this is where the OECD report offers perhaps its most useful insight, relevant even to people working on innovation in other fields: the technical problems, today, are largely solved. Standards exist, they’re mature, and they’re used by every country analysed. The real bottleneck lies elsewhere — in people, in governance, in leadership.
Among the barriers most frequently cited by the experts interviewed:
- inconsistent practices for data sharing and de-identification (mentioned by around 70% of interviewees);
- technological fragmentation across regions and local systems (67%);
- fragmented governance, meaning responsibilities and decisions scattered across too many bodies without clear coordination (61%);
- poor digital literacy among healthcare staff;
- cultural distrust in the return on digital investments.
One figure captures the situation well: only 23% of OECD countries have legislation that actually mandates health data exchange according to shared standards. 32% have a dedicated national strategy, 50% have a public body responsible for standards, and 75% have already built what the report calls “trusted health data networks” — infrastructures that enable data exchange while guaranteeing security, privacy protection, and regulatory compliance.
A key concept: the “once-only” principle This is the idea, repeatedly referenced in the report, that a citizen should only need to provide a given piece of information once, letting the system — with the appropriate permissions — circulate it wherever it’s needed. It sounds obvious, but it’s still far from reality in most healthcare systems.
What this means for frontline workers
Another interesting observation concerns where real value is actually generated. One might assume the biggest benefits come from large national or international projects (such as the European Health Data Space, the EU initiative for cross-border exchange of health data). In fact, according to the authors, it’s precisely at the local level — the moment data is captured, for example during a medical visit — that the real game is played: if a piece of data is well-structured and high-quality from the start, that benefit spreads and multiplies through every level above it.
This is a meaningful shift in perspective even for those outside hospital walls: it means that investing in training, in tools that are easy for doctors and nurses to use, and in a culture around data quality, isn’t a technical footnote — it’s the foundation the whole system rests on.
A look at other industries
The report also looks beyond healthcare, drawing inspiration from sectors that have already achieved interoperability:
- the banking system, with networks like SWIFT and Open Banking in the United Kingdom;
- civil aviation, where a system called ADS-B allows every aircraft to broadcast its position in real time according to a protocol shared worldwide;
- satellite navigation (GPS, Galileo, and similar systems), the product of decades of international cooperation.
The common thread? In all these cases, interoperability was never left to the voluntary initiative of individual players: it was made mandatory by law or regulation, backed by clear incentives. A line quoted in the report, drawn from a Canadian report, captures the point well: making health data interoperability optional is a bit like saying that, even though we know stopping at red lights saves lives, one should be free to do it only when convenient.
In short
The central message of the OECD report is simple to summarise, even if complex to achieve: not investing in interoperability costs more than investing in it. Health data must be treated as a strategic resource — on a par with public infrastructure like roads or power grids — capable of generating value for individual patient care, for scientific research, and for the economic sustainability of healthcare systems as a whole.
The path forward doesn’t rely (only) on new technology, but on patient work around common standards, clear rules, staff training, and collaboration among all the players — public and private — involved in the health data supply chain. Work that, if done well, promises to pay for itself within just a few years.
Il tesoro nascosto della sanità: perché i dati non si parlano (e cosa ci costa)
Immaginate di cambiare medico, ospedale o regione e di dover raccontare da capo la vostra storia clinica: allergie, farmaci assunti, esami già fatti. Non perché nessuno li abbia scritti da qualche parte, ma perché quei dati vivono in sistemi informatici che non riescono a “parlarsi” tra loro. Questo scenario, tutt’altro che raro, ha un nome tecnico — interoperabilità sanitaria — e un costo economico che un recente report dell’OCSE prova finalmente a mettere nero su bianco.
Il documento, “Interoperability in Healthcare: Towards an Interconnected Future” (OECD Health Working Papers n. 197), nasce da un lavoro corposo: oltre 40 interviste a esperti e rappresentanti di 15 Paesi, un questionario compilato da 22 nazioni OCSE e un workshop internazionale.
Cos’è, in pratica, l’interoperabilità
Partiamo dalle basi. L’interoperabilità è la capacità di sistemi informatici diversi — la cartella clinica dell’ospedale, il gestionale del laboratorio, l’app del medico di famiglia — di scambiarsi dati in modo sicuro e di usarli in maniera coerente, senza che un operatore debba reinserirli a mano.
Non è un concetto monodimensionale. Gli esperti la scompongono in almeno quattro livelli:
- Interoperabilità tecnica: i sistemi riescono fisicamente a trasmettersi i dati (le connessioni digitali funzionano).
- Interoperabilità semantica: i dati trasmessi hanno lo stesso significato per chi li riceve — un valore di laboratorio non basta scambiarlo, va anche codificato con lo stesso “vocabolario” (qui entrano in gioco standard come SNOMED CT o LOINC, veri e propri dizionari clinici condivisi a livello internazionale).
- Interoperabilità organizzativa: processi, ruoli e governance sono allineati tra le organizzazioni coinvolte.
- Interoperabilità legale: le norme sulla privacy e sulla condivisione dei dati sono compatibili tra i soggetti che devono scambiarseli.
Il report la racchiude in un’immagine efficace: una “Torre dell’interoperabilità”, con quattro piani — locale (il punto di cura), regionale, nazionale e transfrontaliero. La logica è che le decisioni prese al livello più basso, quello del singolo ambulatorio o ospedale, si ripercuotono su tutti i piani superiori: se i dati nascono male strutturati, nessuna policy nazionale potrà davvero rimediare.
Quanto costa non fare nulla
Qui arriva il dato che più colpisce chi non è del settore: secondo le stime raccolte dall’OCSE, una piena interoperabilità potrebbe generare un risparmio compreso tra il 2,7% e il 6,6% della spesa sanitaria annua. Non è un numero teorico: si basa su analisi economiche condotte in Finlandia, Regno Unito e Canada.
- La Finlandia stima un beneficio fino al 6,64% della spesa sanitaria (circa 1,95 miliardi di euro l’anno), realizzabile in 3-5 anni.
- Il Regno Unito (NHS) valuta un beneficio del 4,31%, distribuito su un orizzonte di 10 anni tra “big data”, intelligenza artificiale e medicina personalizzata.
- Il Canada calcola un risparmio del 2,71%, pari a circa 9,4 miliardi di dollari canadesi l’anno.
Da dove arrivano questi risparmi? Principalmente da tre fenomeni concreti:
- Riduzione degli errori diagnostici, che secondo l’OCSE pesano per il 17,5% dei costi sanitari complessivi — una quota enorme, in parte riconducibile proprio a informazioni incomplete o non disponibili al momento giusto.
- Eliminazione delle duplicazioni: esami ripetuti inutilmente perché il referto precedente non è raggiungibile.
- Efficienza amministrativa: meno tempo speso da medici e infermieri a ricopiare informazioni, più tempo dedicato alla cura.
C’è poi un costo meno visibile ma altrettanto reale: la fiducia dei pazienti. Chi deve ripetere più volte la propria storia clinica perde fiducia nel sistema sanitario — un calo che il report quantifica nel 15% in media, che sale al 30% tra i pazienti cronici, quelli che più hanno bisogno di continuità assistenziale.
Il vero ostacolo? Non è la tecnologia
Ed è qui che il report OCSE offre forse la sua intuizione più utile, anche per chi si occupa di innovazione in altri settori: i problemi tecnici, oggi, sono in gran parte risolti. Gli standard esistono, sono maturi, sono usati da tutti i Paesi analizzati. Il vero collo di bottiglia è altrove — nelle persone, nella governance, nella leadership.
Tra le barriere più citate dagli esperti intervistati:
- pratiche non omogenee nella condivisione e nell’anonimizzazione dei dati (indicata dal 70% circa degli intervistati);
- frammentazione tecnologica tra territori e sistemi regionali (67%);
- governance frammentata, cioè responsabilità e decisioni sparse tra troppi enti senza un coordinamento chiaro (61%);
- scarsa alfabetizzazione digitale del personale sanitario;
- sfiducia culturale verso il ritorno degli investimenti digitali.
Un dato che rende l’idea: solo il 23% dei Paesi OCSE ha una normativa che obbliga davvero allo scambio di dati sanitari secondo standard condivisi. Il 32% ha una strategia nazionale dedicata, il 50% ha un ente pubblico responsabile degli standard, e il 75% ha già costruito quelle che il report chiama “reti dati sanitari fidate” (trusted health data networks) — infrastrutture che permettono lo scambio di dati garantendo sicurezza, protezione della privacy e conformità normativa.
Un concetto chiave: il principio “once-only” È l’idea, richiamata più volte nel report, secondo cui un cittadino dovrebbe fornire una determinata informazione una sola volta, lasciando che sia il sistema — con le dovute autorizzazioni — a farla circolare dove serve. Sembra scontato, ma è ancora lontano dall’essere realtà nella maggior parte dei sistemi sanitari.
Cosa significa per chi lavora in prima linea
Un’altra osservazione interessante riguarda dove si genera il vero valore. Si potrebbe pensare che i benefici maggiori arrivino dai grandi progetti nazionali o internazionali (come lo European Health Data Space, l’iniziativa europea per lo scambio transfrontaliero dei dati sanitari). In realtà, secondo gli autori, è proprio al livello locale — il momento in cui il dato viene raccolto, ad esempio durante una visita — che si gioca la partita più importante: se un dato nasce ben strutturato e di qualità, quel beneficio si propaga e si moltiplica a tutti i livelli successivi.
È un cambio di prospettiva rilevante anche per chi non lavora in ospedale: significa che investire in formazione, in strumenti facili da usare per medici e infermieri, e in una cultura della qualità del dato, non è un dettaglio tecnico ma la base di tutto il sistema.
Uno sguardo alle altre industrie
Il report guarda anche fuori dalla sanità, cercando ispirazione in settori che l’interoperabilità l’hanno già raggiunta:
- il sistema bancario, con reti come SWIFT e l’Open Banking nel Regno Unito;
- l’aviazione civile, dove un sistema chiamato ADS-B permette a ogni aereo di trasmettere in tempo reale la propria posizione secondo un protocollo condiviso in tutto il mondo;
- la navigazione satellitare (GPS, Galileo e sistemi analoghi), nata da decenni di cooperazione internazionale.
Il filo conduttore? In tutti questi casi l’interoperabilità non è stata lasciata all’iniziativa volontaria dei singoli attori: è stata resa obbligatoria per legge o per regolamento, accompagnata da incentivi chiari. Una frase citata nel report, proveniente da un rapporto canadese, rende bene l’idea: rendere facoltativa l’interoperabilità dei dati sanitari equivale a dire che, pur sapendo che fermarsi al semaforo rosso salva vite, si potrebbe scegliere di farlo solo se conveniente.
In sintesi
Il messaggio centrale del report OCSE è semplice da riassumere, anche se complesso da realizzare: non investire nell’interoperabilità costa più che investirci. I dati sanitari devono essere trattati come una risorsa strategica — al pari di un’infrastruttura pubblica, come le strade o le reti elettriche — capace di generare valore per la cura dei singoli pazienti, per la ricerca scientifica e per la sostenibilità economica dei sistemi sanitari nel loro complesso.
La strada indicata non passa (solo) da nuove tecnologie, ma da un lavoro paziente su standard comuni, regole chiare, formazione del personale e collaborazione tra tutti gli attori — pubblici e privati — coinvolti nella filiera del dato sanitario. Un lavoro che, se fatto bene, promette di ripagarsi da solo nel giro di pochi anni.
Source:
Author: Stefano Michienzi
